專利名稱：基于sebal-hj模型的農(nóng)作物生物量反演方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于SEBAL-HJ模型的農(nóng)作物生物
量反演方法。
背景技術(shù)：
農(nóng)作物生物量是指農(nóng)作物凈生產(chǎn)量的積累量，是表征農(nóng)作物特征的重要參數(shù)之一，也是進(jìn)行農(nóng)作物長勢監(jiān)測與估產(chǎn)、農(nóng)田生態(tài)環(huán)境評價(jià)的重要依據(jù)。傳統(tǒng)實(shí)地測量農(nóng)作物生物量的方法費(fèi)時(shí)、費(fèi)力，具有破壞性且只能獲取有限采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)，在實(shí)際應(yīng)用中受到限制。遙感是快速獲取大范圍內(nèi)地物信息的有效技術(shù)手段，基于遙感影像反演農(nóng)作物生物量是一種快速、經(jīng)濟(jì)、有效的方法。目前用于農(nóng)作物生物量反演的遙感影像有NOVV AVHRR、LandSat TM/ETM+等。N0VVAVHRR遙感影像具有較高的時(shí)間分辨率，但空間分辨率低(1km)， 受混合像元影響導(dǎo)致基于該遙感影像的農(nóng)作物生物量反演精度較低；LandSat TM/ETM+具有較高的空間分辨率(30m)，但時(shí)間分辨率低，重訪周期為16天，這樣導(dǎo)致基于該遙感影像的農(nóng)作物生物量反演、長勢監(jiān)測等信息獲取滯后。國產(chǎn)HJ-I衛(wèi)星同時(shí)具有高時(shí)間分辨率(2天的重訪周期)和高空間分辨率(30m)，是反演農(nóng)作物生物量的理想數(shù)據(jù)源。目前，農(nóng)作物生物量反演方法主要有兩類基于植被指數(shù)統(tǒng)計(jì)分析的方法和基于過程模型的方法?；诮y(tǒng)計(jì)分析的方法是利用農(nóng)作物冠層光譜的敏感波段來構(gòu)建植被指數(shù)，采用微分技術(shù)尋找某些關(guān)鍵波段的特征參數(shù)來估測農(nóng)作物的生物量。這種方法是通過簡單的線性關(guān)系或非線性關(guān)系建立生物量與植被指數(shù)間的關(guān)系，具有輸入變量少、計(jì)算快等優(yōu)點(diǎn)，但這些模型由于缺乏嚴(yán)密的生理、生態(tài)理論做依據(jù)，不能很好的反映實(shí)際情況，有以點(diǎn)代面的缺點(diǎn)；此外，這種方法推廣性差，在一個(gè)區(qū)域建立的模型很難再其他地區(qū)進(jìn)行推廣和應(yīng)用?；谀Ｐ偷姆椒ǎ热鏐I0ME-BGC模型，包含了農(nóng)作物生長的生理生態(tài)學(xué)機(jī)理，具有一定的理論基礎(chǔ)和較高的精度，是反演農(nóng)作物生理量的一種較為合理的方法，但這種過程模型都比較復(fù)雜，使用時(shí)需要輸入較多的參數(shù)，因此在實(shí)際應(yīng)用中受到限制。

發(fā)明內(nèi)容
(一 )要解決的技術(shù)問題本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是如何實(shí)現(xiàn)對農(nóng)作物生物量的高精度的反演，且計(jì)算
量相對小。( 二 )技術(shù)方案為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于SEBAL-HJ模型的農(nóng)作物生物量反演方法，包括以下步驟SI :獲取研究區(qū)的HJ-IC⑶、熱紅外影像IRS和高程數(shù)據(jù)DEM，對影像進(jìn)行幾何精校正；S2 :反演地表反照率、歸一化植被指數(shù)NDVI、比值植被指數(shù)SR、地表比輻射率，并反演地表溫度；
S3 :根據(jù)步驟S2的反演結(jié)果計(jì)算凈輻射通量，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步計(jì)算土壤熱通量;S4 :結(jié)合氣象數(shù)據(jù)，通過循環(huán)遞歸求算感熱通量；S5 :計(jì)算蒸發(fā)比系數(shù)，通過時(shí)空尺度擴(kuò)展得到日蒸散量；S6 :基于植被指數(shù)NDVI、SR反演光合有效輻射吸收比率fPAR ；S7 :根據(jù)步驟S5的日蒸散量反演結(jié)果和步驟S6的fPAR反演結(jié)果，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)反演凈初級生產(chǎn)力NPP ；S8 :將NPP參數(shù)進(jìn)行時(shí)空尺度擴(kuò)展，得到整個(gè)生長季內(nèi)時(shí)空連續(xù)的NPP參數(shù)，對時(shí)空重構(gòu)后的NPP累加得到農(nóng)作物生物量。其中，所述步驟S2中地表參量反演的過程具體包括S2. I :基于HJ-I CXD影像反演地表反照率；S2. 2 :利用HJ-I CXD影像計(jì)算歸一化植被指數(shù)NDVI、比值植被指數(shù)SR ；S2. 3 :利用歸一化植被指數(shù)NDVI計(jì)算地表比輻射率e A，公式為e A =
I.009+0. 0471rTVI ；S2. 4 :用JM&S單通道法反演地表溫度，具體包括A2 :獲取大氣水汽含量ω；B2 :利用HJ-IIRS第四波段計(jì)算星上亮溫T。
權(quán)利要求
1.一種基于SEBAL-HJ模型的農(nóng)作物生物量反演方法，其特征在于，包括以下步驟51:獲取研究區(qū)的HJ-1 (XD、熱紅外影像IRS和高程數(shù)據(jù)DEM，對影像進(jìn)行幾何精校正；52:反演地表反照率、歸一化植被指數(shù)NDVI、比值植被指數(shù)SR、地表比輻射率，并反演 地表溫度；53:根據(jù)步驟S2的反演結(jié)果計(jì)算凈輻射通量，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步計(jì)算土壤熱通量；54:結(jié)合氣象數(shù)據(jù)，通過循環(huán)遞歸求算感熱通量；55:計(jì)算蒸發(fā)比系數(shù)，通過時(shí)空尺度擴(kuò)展得到日蒸散量；56:基于植被指數(shù)NDVI、SR反演光合有效輻射吸收比率fPAR ；57:根據(jù)步驟S5的日蒸散量反演結(jié)果和步驟S6的fPAR反演結(jié)果，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)反演 凈初級生產(chǎn)力NPP ；58:將NPP參數(shù)進(jìn)行時(shí)空尺度擴(kuò)展，得到整個(gè)生長季內(nèi)時(shí)空連續(xù)的NPP參數(shù)，對時(shí)空重 構(gòu)后的NPP累加得到農(nóng)作物生物量。
2.如權(quán)利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的農(nóng)作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S2中地表參量反演的過程具體包括S2. 1 :基于HJ-1 (XD影像反演地表反照率；S2. 2 :利用HJ-1 (XD影像計(jì)算歸一化植被指數(shù)NDVI、比值植被指數(shù)SR ；S2. 3 :利用歸一化植被指數(shù)NDVI計(jì)算地表比輻射率e A，公式為 e A=l. 009+0. 0471nNDVI ；S2. 4 :用普適性單通道法反演地表溫度，具體包括A2 :獲取大氣水汽含量《 ；K,B2 利用HJ-1IRS第四波段計(jì)算星上亮溫
3.如權(quán)利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的農(nóng)作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S3中計(jì)算凈輻射通量和土壤熱通量的過程具體包括.S3. 1 :利用地表輻射平衡計(jì)算地表凈輻射量&，計(jì)算公式為
4.如權(quán)利要求3所述的基于SEBAL-HJ模型的農(nóng)作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S4中通過循環(huán)遞歸求算感熱通量H過程.54.1 :計(jì)算地表動量粗糙度Zom，公式為Zom = jarNDVp + bo ,a0、b0是常數(shù)，取決于特定植被類型樣本的NDVI和；.S4. 2 :計(jì)算摩擦速度^，具體計(jì)算公式為
5.如權(quán)利要求4所述的基于SEBAL-HJ模型的農(nóng)作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S5中計(jì)算日蒸散量的過程具體包括.55.1 :計(jì)算蒸發(fā)比系數(shù).35.2:計(jì)算日凈輻射量&24，1^4=(1-[1)1^24-110^;其中，a為地表反照率，tsw為單
6.如權(quán)利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的農(nóng)作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S6中反演fPAR的過程為fPAR(x, t) = @ fPAR(x, t)NDVI+(l-β ) fPAR(x, t)SK,其中，
7.如權(quán)利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的農(nóng)作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S7中反演NPP的具體過程為NPP (X，t) =APAR (x, t) X e (x, t),其中，APAR(x，t)表示像元x在t月份吸收的光合有效輻射(單位MJ/M2/月)， e (x, t)表示像元x在t月份的實(shí)際光能利用率；57.l:APAR(x, t)的估算，公式為APAR(x, t)=S0L(x, t) X fPAR(x, t) X0. 5,其中,SOL(x, t)表示 t 月份在像元 x 處的太 陽總輻射量(MJ/M2/月)；fPAR(x，t)為植被層對入射光合有效輻射的吸收比例；S7.2: e (x, t)光能利用率的估算，公式為e (x, t)=TEl(x, t) XTe2(x, t) X A X e max，其中，TEl(x, t)和 Te2(x, t)分別表示低溫 和高溫對光能利用率的脅迫作用，e _是理想條件下的光能利用率，其中，Te1(x, t) =0. 8+0. 02XTopt (x) -0. 0005X [Topt (x) ]2Te2(x, t) =1. 184/ {1+exp
} X 1/ {1+exp
}其中，T_(x)為某一區(qū)域一年內(nèi)NDVI值達(dá)到最高時(shí)的當(dāng)月平均氣溫(單位°C )，當(dāng) 某一月平均溫度小于或等于-10°C時(shí)，Te1(x, t)取0，當(dāng)某一月平均溫度T(x，t)比最適溫 & Topt (x)高10°C或低13°C時(shí)，該月的TE2(x，t)值等于月平均溫度T(x，t)為Topt(x)時(shí) Te2(x, t)值的一半。
8.如權(quán)利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的農(nóng)作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S8中所使用的利用Hants濾波對NPP進(jìn)行時(shí)空連續(xù)參數(shù)重構(gòu)的具體過程為、58.1 :迭代使用最小二乘法來逐個(gè)剔除時(shí)間序列中的噪聲點(diǎn)，由法方程求出的多項(xiàng)式 卜)=30+^+32< +…+ a x 擬合成時(shí)間曲線，xt為時(shí)間序列；S8. 2 :對所述時(shí)間序列傅里葉正變換實(shí)現(xiàn)時(shí)空域到頻率域的變換；S8. 3 :在頻域序列中，選取低頻諧波序列對所述時(shí)間序列進(jìn)行傅里葉逆變換，即可得到 整個(gè)生長季內(nèi)時(shí)空連續(xù)的NPP參數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于SEBAL-HJ模型的農(nóng)作物生物量反演方法，其特征在于，包括S1獲取研究區(qū)的HJ-1CCD、IRS影像和高程數(shù)據(jù)DEM，對影像進(jìn)行幾何精校正；S2反演地表反照率、NDVI、SR、地表比輻射率，并反演地表溫度；S3根據(jù)步驟S2的反演結(jié)果計(jì)算凈輻射通量，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步計(jì)算土壤熱通量；S4結(jié)合氣象數(shù)據(jù)，通過循環(huán)遞歸求算感熱通量；S5計(jì)算蒸發(fā)比系數(shù)，通過時(shí)空尺度擴(kuò)展得到日蒸散量；S6基于植被指數(shù)NDVI、SR反演fPAR；S7根據(jù)步驟S5的日蒸散量反演結(jié)果和步驟S6的fPAR反演結(jié)果反演NPP；S8對時(shí)空重構(gòu)后的NPP累加得到農(nóng)作物生物量。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對農(nóng)作物生物量的高精度的反演，且計(jì)算量相對小。
文檔編號G01N21/00GK102650587SQ20121014729
公開日2012年8月29日 申請日期2012年5月11日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月11日
發(fā)明者劉睿, 張超, 張靜瀟, 蘇偉, 黃健熙 申請人:中國農(nóng)業(yè)大學(xué)